5、新型可撤销秘密握手方案与自组织网格认证系统解析

新型可撤销秘密握手方案与自组织网格认证系统解析

新型可撤销秘密握手方案(RSH)

在当今的网络安全领域,秘密握手协议是保障通信双方安全交互的重要手段。而新型可撤销秘密握手方案(RSH)的出现,为解决一些现有方案的问题提供了新的思路。

方案特性

RSH方案具有撤销与后向不可链接性的特点。通过撤销令牌,对于更新的撤销列表(RL)中在时间间隔 τj′ 之后添加的所有 j ≥ j′ 的撤销令牌 Bij,能确保被撤销成员的过往通信记录仍无法被识别且保持私密,在一定程度上解决了Jarecki和Liu在2009年提出的公开问题。

完整性

当A和B属于同一组(即gpkA = gpkB)时,双方能够按照方案恢复原始消息 k′A = kA 和 k′B = kB,相应的验证值也能成功验证,从而完成一次成功的秘密握手协议。同时,双方会协商出一个会话密钥 K = H2(grA·rB||kA||kB),且任何攻击者都无法区分该会话密钥。此外,该方案还易于扩展以实现动态匹配,只要双方的认证策略匹配,就能根据认证策略应用目标组公钥恢复正确消息。

安全性
  • 定理1 :如果存在一个自适应对手A能以 (t, ϵ) 破坏RSH的抗冒充性,那么存在一个算法B能在多项式时间 t′ 内以不可忽略的概率 ϵ′ 解决 (q + 1)-SRP 问题,其中 t = t′,ϵ′ ≥ (n - qA) / (n²) · (ϵ² / qH) 。这里,n 表示一个组中的最大成员数,qA 表示添加成员的查询次数,qH 表示哈希函数 H2 的查询次数。
  • 定理2 <
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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